上下文感知技术在智能环境系统中的应用及举例
小度写范文【上下文感知技术―给移动应用加上智能】 上下文感知模板
【上下文感知技术―给移动应用加上智能】上下文感知在传统的移动应用中加入上下文感知(context-aware)技术,能赋予移动应用新的能力,比如,仓库的保管员能迅速找到货架上的物品、客户能找到最合适的销售人员,从而大大提高员工的工作效率。
到目前为止,很多企业在智能手机或者其他移动设备的基础上建立起了自己的移动应用,特别是在仓储和物流行业,这些应用大大提高了员工的生产效率,给企业带来了明显的竞争优势,也证明了员工手头掌握的信息越充分就越可能抓住稍纵即逝的商业机会这一道理。
不过,在一些专业人士看来,大部分已经建立移动应用的企业并没有充分发挥出移动应用的优势。
比如,尽管这些企业把一些关键数据发送到员工的移动设备上,帮助他们实施客户关系管理、指导完成户外的各种服务,但是,如果能给这些员工提供更丰富的信息,特别是与角色有关的信息,他们完全可以发挥更大的作用。
要提供相关的信息,就要用到上下文感知技术(context-aware)。
在一个支持上下文感知的环境中,传感器、RFID标签、智能手机等无线设备能把位置信息、员工状态(如离线、在线、忙等)以及其他信息发送到网络中,而专门的软件会捕获、存储、分析这些数据,然后通过网络把终端设备所需的相关信息(即上下文)发送回来。
“我们可以这么看这里所说的上下文,它就是那些能帮助人们或者系统更快地做出决策的信息。
”Cisco移动解决方案高级经理Chris Thompson介绍说,“上下文感知技术的目的就是尽可能地把各方面的信息提供给应用系统,这些信息与使用该系统的人的角色定位明确相关。
” “上下文感知计算具有非常广的应用前景。
”Gartner分析师William Clark说,到2013年,全球500强中超过半数的公司会应用上下文感知技术。
他预计,其中80%的应用将与移动应用相关。
找出隐藏的物品早期的上下文感知移动项目通常是在无线应用中加上位置信息。
例如,美国佛罗里达州TMH医院(Tallahassee Memorial HealthCare)从2006年年末就开始使用位置服务来跟踪和管理医院资产。
移动计算中的上下文感知与智能服务研究
移动计算中的上下文感知与智能服务研究随着移动计算技术的不断发展和普及，人们对于移动设备所提供的个性化、智能化服务的需求也越来越高。
为了满足用户的需求，并提供更好的用户体验，上下文感知和智能服务成为了移动计算领域的研究热点。
上下文感知是指移动设备通过感知用户的环境、行为、位置等信息，来理解用户的需求和上下文背景，从而提供个性化、智能化的服务。
上下文信息可以包括用户的位置、温度、光线、声音等感知到的环境信息，用户的行为模式、社交关系等学习到的用户信息，以及其他与用户和环境相关的数据等。
在移动计算中，上下文感知的关键技术包括传感器、位置识别、行为分析、用户建模等。
传感器可以感知到用户的环境信息，如温度传感器、光线传感器、加速度传感器等。
位置识别可以通过GPS定位、WiFi定位、蓝牙定位等方式获取用户的位置信息。
行为分析可以通过分析用户的移动模式、使用习惯等来推断用户的需求和意图。
用户建模可以通过学习用户的历史行为和喜好，来预测用户的需求和提供个性化的服务。
基于上下文感知的移动智能服务可以是各种形式的，如智能导航、个性化推荐、智能助理等。
智能导航可以根据用户的位置信息和目的地，提供最优的导航路径和交通状况的实时更新。
个性化推荐可以根据用户的兴趣和历史行为，推荐适合用户的新闻、音乐、电影等内容。
智能助理可以根据用户的日程安排、行为习惯等，为用户提供日常生活中的各种便利和帮助。
为了实现上下文感知和智能服务，移动计算中需要一系列的技术支持，包括数据采集、数据分析、上下文推理、智能决策等。
数据采集是指从多种传感器和数据源中采集上下文信息和用户行为数据。
数据分析是指对采集的数据进行分析和挖掘，以提取有用的信息和模式。
上下文推理是指从分析的数据中推理用户的需求和上下文背景，以为后续的智能决策提供依据。
智能决策是指基于推理的结果，为用户提供智能化的服务和建议。
另外，移动计算中还面临着一些挑战和问题。
首先是隐私和安全问题。
浅谈上下文感知技术及其应用
浅谈上下文感知技术及其应用【摘要】上下文感知是指系统能够有效地利用上下文信息(如用户位置,时间,环境参数,邻近的设备和人员,用户活动等)进行对未来事情的推断。
随着计算机网络和移动技术的快速发展,当人们之间互相作用的时候,他们之间隐含的使用上下文信息来推断和解释他们的实际情形。
本文主要就上下文感知技术及其在现代生活中的重要地位进行了分析。
【关键词】上下文感知技术上下文感知技术的应用1 、引言随着计算机网络和移动技术的快速发展,当人们之间互相作用的时候,他们之间隐含的使用上下文信息来推断和解释他们的实际情形。
本文主要就上下文感知技术及其在现代生活中的重要地位进行了分析。
例如:当老师或学生进入教室时,可以将资源有限且处理能力低下的移动设备(如手机)的应用程序动态迁移到附近的资源丰富且处理能力强大的静态计算机上。
然而,这种信息的迁移既费时又费力。
因为没有为这些设备提供全局性的控制和协调机制。
上下文是能够用来描述一个实体环境的任何信息,这些信息能够用来描述一个实体确定的一方面。
实体可以是一个人、地点和被认为在用户和应用程序之间交互作用的对象,还包括用户和应用程序本身。
如果一个系统能够使用上下文来适配它的行为到用户的事务,那么这个系统就被认为是上下文感知。
上下文感知系统的一个关键要点就是上下文信息的处理和提供。
2 、上下文信息提供技术随着计算机、移动计算以及传感器网络的发展,计算变得无处不在。
1991年美国的马克•维瑟2博士于提出了普适计算,这种计算模式的最终目标是将由通信和计算机构成的信息空间与人们生活和工作的物理空间融为一体,支持用户“随时随地”并“透明”地获得符合其个性化需求的信息服务。
普适计算模式要求计算设备能够感知用户所处的上下文及其变化,并做出相应的动作。
研究人员把这种能感知用户上下文信息进而调整系统行为的技术称为上下文感知技术。
大家比较公认的第一个上下文感知应用项目是1992年Schilit.B和上下文感知系统的一个关键要点就是上下文信息的处理和提供。
上下文感知系统若干关键技术研究
上下文感知系统若干关键技术研究一、本文概述随着信息技术的快速发展，上下文感知系统已成为当前研究的热点领域。
本文旨在探讨上下文感知系统的若干关键技术研究，包括上下文信息的获取、处理、融合与应用等方面。
通过对这些关键技术的深入研究，我们期望能够推动上下文感知系统在实际应用中的发展，提高系统的智能化水平和用户体验。
本文将介绍上下文感知系统的基本概念和原理，阐述其在实际应用中的重要性。
接着，我们将重点分析上下文信息的获取技术，包括传感器技术、自然语言处理技术等，并探讨这些技术在不同场景下的应用。
在此基础上，我们将进一步探讨上下文信息的处理与融合技术，研究如何实现多源信息的有效整合和利用。
我们将探讨上下文感知系统在各个领域的应用，包括智能家居、智能交通、医疗健康等。
通过实际案例的分析，我们将展示上下文感知系统在提高生活便利性、提升工作效率以及改善用户体验等方面的巨大潜力。
我们也将对上下文感知系统未来的发展趋势进行展望，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、上下文感知系统的理论基础上下文感知系统作为一种先进的信息处理技术，其理论基础涵盖了多个学科领域，包括、计算机科学、认知科学、人机交互等。
这些领域的研究成果为上下文感知系统的发展提供了坚实的理论基础和技术支持。
人工智能和机器学习理论为上下文感知系统提供了强大的数据处理和分析能力。
通过利用机器学习算法，系统可以自动地从海量数据中提取有用的信息，识别出与上下文相关的关键特征，并构建出准确的上下文模型。
这些模型可以帮助系统理解用户的行为和意图，从而为用户提供更加个性化的服务。
认知科学和人机交互理论为上下文感知系统提供了对用户行为和心理状态的理解。
认知科学研究人类如何获取、存储、处理和使用信息，而人机交互则关注如何设计有效的交互界面和交互方式，使得用户能够轻松地与系统进行沟通和交流。
这些理论为上下文感知系统提供了对用户意图和需求的深入理解，使得系统能够更好地适应用户的需求和习惯。
ai上下文理解
ai上下文理解AI上下文理解的意义及应用随着人工智能技术的快速发展，AI上下文理解成为了一个备受关注的热门话题。
AI上下文理解是指让人工智能系统具备理解和应用上下文信息的能力，从而能够更好地理解人类语言和行为，实现更智能化的应用。
在过去，人机交互主要依赖于人们输入的指令和计算机的程序逻辑。
然而，这种方式存在语义理解的局限性，无法真正理解人类的意图和背后的上下文。
而AI上下文理解的出现，填补了这一空白，使得人机交互更加自然和智能化。
AI上下文理解在自然语言处理领域大放异彩。
传统的自然语言处理系统主要基于关键词匹配和语法分析，无法很好地理解上下文信息。
而AI上下文理解技术可以通过分析文本中的上下文关系和语义信息，准确判断句子的含义，实现更精确的语义解析和语义理解。
这对于机器翻译、情感分析、智能客服等应用具有重要意义。
AI上下文理解在智能推荐系统中发挥了重要作用。
传统的推荐系统主要依赖于用户的历史行为和兴趣标签，无法很好地考虑到上下文信息。
而AI上下文理解技术可以分析用户当前的环境和情境，结合用户的历史数据，更准确地理解用户的需求和偏好，从而实现更智能化的个性化推荐。
这对于电商平台、音乐平台、新闻推荐等应用有着重要的价值。
AI上下文理解还在智能交通、智能家居等领域有着广泛的应用。
在智能交通领域，AI上下文理解可以通过分析交通状态、车辆位置等信息，实现交通流量预测、路线规划、智能驾驶等功能，提升交通效率和安全性。
在智能家居领域，AI上下文理解可以通过分析家庭成员的行为和环境信息，实现智能家居设备的自动化控制，提供更便捷和智能化的生活体验。
然而，AI上下文理解技术还面临着一些挑战和困难。
首先是数据的获取和处理问题。
AI上下文理解需要大量的数据作为支撑，但是获取和标注大规模的上下文数据是非常困难的。
其次是语义理解的复杂性。
人类语言的语义是非常丰富和复杂的，如何准确地捕捉并表示语义信息是一个非常具有挑战性的问题。
上下文感知计算的含义解释
上下文感知计算的含义解释
上下文感知计算（Context-Aware Computing）是计算机科学和人工智能领域的一个概念，它指的是计算机系统能够感知并理解用户当前的环境、状态和任务，以便提供更加个性化、智能化的服务和响应。
这种计算模式强调的是对用户上下文信息的捕捉、处理和应用，从而使得计算服务更加贴合用户的实时需求和环境变化。
在上下文感知计算中，上下文信息可以包括但不限于用户的位置、时间、活动、设备状态、周围人员、环境条件等。
系统通过传感器收集数据，然后利用软件对这些数据进行分析和理解，最终做出适应性调整或提供相关服务。
例如，智能手机可以根据用户所在位置提供定位服务，智能家居系统可以根据屋内光线强度自动调节灯光，而智能办公软件则可以根据会议安排和参与者的状态来提醒会议时间。
上下文感知计算的关键在于智能地利用上下文信息来改善用户体验。
这不仅要求硬件设备具备必要的传感能力，还要求软件系统能够处理和分析大量的上下文数据，并在此基础上作出合理的决策。
随着物联网（IoT）、大数据、机器学习等技术的发展，上下文感知计算正在逐渐成为现代计算环境的一个重要特征，并在智能手机、智能穿戴设备、智能家居、智能交通等多个领域得到应用。
上下文感知技术在移动互联网中的应用研究
上下文感知技术在移动互联网中的应用研究随着移动互联网的发展和普及，我们的生活方式和社会方式也在不断地改变和升级。
越来越多的人选择通过手机和电脑来进行沟通和交流，移动互联网已成为现代社会重要的通讯方式之一。
在这种以人为中心的通讯方式中，上下文感知技术的应用越来越得到人们的关注。
本文将会从以下几个方面，分析上下文感知技术在移动互联网中的应用研究。
一、上下文感知技术简介上下文感知技术是一种智能化的技术，它通过感知用户在现实生活环境当中所处的情境，了解用户的需求并识别相关的情境因素，是一种能够将信息和环境信息相结合的移动技术。
这种技术可以快速识别用户情境和相关的时间、地理位置和社会关系等因素，从而为用户提供更加个性化、智能化的服务。
二、上下文感知技术在移动互联网中的应用1.个性化推荐在移动互联网应用中，上下文感知技术可以通过收集用户的浏览记录、阅读习惯、位置信息等方面，提供智能化的个性化推荐服务，帮助用户更加准确的获取感兴趣的信息。
例如，当用户到达一个新的城市时，上下文感知技术可以根据用户的位置信息和搜索历史推送相关的旅游景点、美食餐厅等信息，从而更好地为用户提供个性化的服务。
2.智能医疗上下文感知技术还可以在医院、健康检查及日常健康方面进行应用。
通过应用智能传感器技术和智能算法，上下文感知技术可以实时监测用户的健康状况，及时提供健康建议和预警信息。
同时，这种技术也可以为医护人员提供智能化的数据支持，更好地为患者提供医疗服务。
3.交通出行在交通出行方面，上下文感知技术可以通过收集用户的出行记录、交通状况以及天气信息，提供更加舒适、智能的出行服务。
例如，当用户正在出门时，上下文感知技术可以提供该路段的交通状况和路况信息，从而为用户提供更加合理的出行路线，提高用户的出行效率。
4.智能家居在智能家居方面，上下文感知技术可以通过收集用户在家的行为和习惯进行优化，提供更加便捷、生活化的家居服务。
例如，当用户回到家中时，上下文感知技术可以自动调整家中的温度、灯光等设备，成为用户良好的家居助手。
人工智能常见应用案例
人工智能常见应用案例人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今科技领域最炙手可热的话题之一。
随着技术的不断进步和发展，越来越多的应用案例涌现出来，给人们的生活带来了巨大的改变和便利。
本文将深入探讨人工智能常见的应用案例，并分享我的观点和理解。
1. 语音助手（Voice Assistants）语音助手是人工智能在日常生活中的一个重要应用。
通过语音识别和自然语言处理技术，语音助手能够理解人们的语音指令并提供相应的服务。
苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google助手等都是被广泛应用的语音助手。
它们可以回答问题、提供实时天气、播放音乐、控制智能家居设备等。
我认为语音助手的普及给我们的生活带来了极大的方便，特别是在忙碌的时候能够通过语音指令完成很多操作。
然而，对于隐私保护和数据安全问题，我们也需要保持警惕。
2. 图像识别（Image Recognition）图像识别是人工智能在计算机视觉领域的一项重要应用。
通过深度学习和神经网络等技术，图像识别可以对图像进行分类、定位和分割等操作。
这项技术在人脸识别、车辆识别、物体检测等领域有广泛的应用。
我认为图像识别的发展对于安全监控、智能交通等领域有着极大的意义。
人脸识别技术可以应用在安全门禁系统中，提高进出人员的管理效率和安全性。
3. 自动驾驶（Autonomous Driving）自动驾驶是人工智能在交通领域的一大突破。
通过使用传感器、人工智能算法和实时数据等技术，自动驾驶车辆可以在没有人类干预的情况下实现行驶、转向和停车等操作。
当前，一些汽车制造商和科技公司已经开始研发和测试自动驾驶汽车。
我认为自动驾驶技术的应用有望大幅提高交通安全性，减少交通事故，提高道路利用率。
然而，也需要解决监管政策、法律责任和安全保障等重要问题。
4. 个性化推荐（Personalized Recommendations）个性化推荐是人工智能在电子商务和娱乐领域的重要应用。
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上下文感知技术在智能环境系统中的应用及举例刘阳北京邮电大学电信工程学院，北京（100876）Email: sunlaumaster@摘要：上下文感知技术是实现智能环境的一种关键技术。
基于上下文感知技术，应用环境能够根据周围上下文信息调整自身状态[1]，从而实现智能行为。
本文首先介绍了上下文感知和智能环境的概念和关键技术，然后介绍了一种基于上下文感知技术的智能环境应用系统——智能远程电子健康系统。
关键词：上下文感知智能环境本体论推理电子健康1．引言长期以来，人和计算机交互的方式都是以计算机为中心的桌面计算的模式，计算机并没有充分地与人的生活环境融合在一起。
通过使用基于上下文感知技术构建起的智能环境系统，计算机逐步从实验室、办公室融入了人们的日常生活之中。
究竟何为上下文感知技术和智能环境？它们是如何实现的？主要涉及那些关键技术？上下文感知技术是如何应用在智能环境里的？本文将对这些方面的内容进行介绍。
2．相关概念智能环境是指用户界面的宿主系统所处的环境应该是智能的[2]。
智能环境的特点是它的隐蔽性、自感知性、多通道性及强调物理空间的存在。
智能环境的本质是一种嵌入了多种感知、计算设备的物理空间，能够根据上下文识别人的身体姿态、手势、语音等，进而判断出人的意图，以有效提高人们的工作和生活质量。
上下文信息是指位置，动作，历史纪录等信息，反映了与对象相关的一些属性信息。
它起源于进行数据采集或测量并将其表示出来的服务。
上下文信息产生的效果包括：改变显示给用户的信息，改变用户的选择，改变用户发布命令的效果，以及预测下一步最有可能发生的事件等。
上下文感知是指系统自动的对上下文信息、上下文信息的变化以及上下文信息的历史进行感知和应用，并根据其调整自身的行为。
上下文感知是提高计算智能性的重要途径，也是智能系统与周围环境之间方便、高效的交互方法[3]。
3．上下文感知涉及到的关键技术上下文感知过程主要包括三个步骤：数据采集、推理和事件驱动。
其中，数据采集步骤涉及到传感器技术，推理步骤涉及到推理引擎技术，事件驱动步骤涉及到自动控制技术。
下面逐一进行介绍。
3.1 传感器技术传感器技术作为信号采集和测量控制的手段，是现代高科技发展不可缺少的技术。
传感器是指能够感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置。
它的输入量是某种被测量，可能是物理量，也可能是化学量、生物量等；它的输出量是某种物理量，这种量应便于传输、转换、处理、显示等，主要是电量。
输入与输出之间有确定的对应关系，且能达到一定的精度。
输出电量的传感器主要包括敏感元件、转换元件和调理电路三部分，其工作过程如下：首先敏感元件捕获应用环境或监测对象的敏感物理量信息，然后转换元件将敏感元件的输出转换成一定的电路参数，最后调理电路将敏感元件和转换元件输出的电路参数转换、调理成一定形式的电量输出，从而完成了传感器从输入到输出过程的转化。
按照传感器的使用用途可以分为位移传感器、压力传感器、速度传感器和温度传感器等，分别探测位移、压力、速度和温度等上下文信息。
传感器技术因而构成了上下文感知技术的主要信息采集手段。
3.2 推理引擎技术推理引擎属于上下文感知推理部分的功能实体，是上下文感知技术实现智能环境系统的信息分析处理模块。
它模仿人类的思维方式，使用试探性的方法进行推理，并使用人类能理解的术语解释和证明它的推理结论。
按照推理机制来划分，推理引擎的推理机制主要包括基于规则的推理引擎和基于本体论的推理引擎。
本文中的智能远程电子健康系统使用的是基于本体论的推理引擎，下面对两者分别进行介绍。
3.2.1 基于规则的推理引擎基于规则的推理引擎顾名思义是基于推理规则进行推理的，结构如图1所示。
它将工作空间中的上下文信息输入和包含于规则数据库中的推理规则进行模式匹配。
对于同一条上下文信息输入可能同时有多条推理规则相匹配，因此需要进行优先级排队选出最优的推理规则执行顺序，然后将这些符合匹配条件的推理规则按照排好的顺序放入工作日程中。
执行引擎会按顺序依次执行工作日程中的推理规则，得出推理结果。
对于多条件推理的情况需要对推理出的多个结果进行数据融合，输出具有语义的唯一推理结果，用以驱动产生相应的事件。
图1 基于规则的推理引擎结构3.2.2 基于本体论的推理引擎本体论原本是哲学中的一个概念，是指从人类行为中抽象出来的现实本质[4]。
但信息处理领域中的本体论与哲学领域中的内涵不同，Borst将本体论定义为共用概念的正规明确的具体的概念化模式，其中概念化指的是通过标识某一现象的相关概念而建立的这一现象的抽象模型，明确指的是所用的概念的类型和用法的限制有明确的定义，正规指的是本体论的实例可以实现机读，共用指的是本体论所捕捉的知识带有一般性，而不是某些个体所独有的。
从本体论的定义可以看出，本体论这一信息处理模式在保持其原有核心特征的基础上，本身在不断的发展和完善。
简而言之，本体论是一个概念集合，这些概念包括等级结构、概念间的关系、每个概念所具有的属性以及进一步限制的定理。
因此可以使用本体论来建立等级关系的知识模型，在等级结构的知识模型中可以定义信息客体及其相关的属性与关系等。
在实际中，本体论是概念化的详细说明，一个本体论往往就是一个基本的词汇表，其核心作用就在于定义某一领域内的专业词汇以及它们之间的关系。
这些基本词汇就如同一座大厦的基石，为交流各方提供了交流的语义共识。
在这些基本词汇的支持下，知识的搜索、积累和共享的效率将被大大提高，真正意义上的知识重用和共享也成为了可能。
进一步，本体提供的这种语义共识更主要的是为机器服务，因为机器并不能像人类那样理解自然语言所表达的语义，目前的计算机也只能把文本当成字符串处理。
因此，在信息处理领域讨论本体论，就要讨论本体论究竟是如何表达语义共识的，也就是概念的形式化问题。
这就涉及到本体论的描述语言、本体论的建设方法等具体内容。
本体论的描述语言使得用户能够为特定领域模型编写清晰的、形式化的概念描述，因此它应该满足以下要求：良好定义的语法、良好定义的语义、有效的推理支持、充分的表达能力和表达的方便性。
本体论的建设方法也根据本体论描述语言的不同而有所不同，一般来说都是使用本体论的描述语言所定义的文件格式对本体的属性和关系进行描述。
计算机则根据这些本体描述文件理解本体的含义和层次关系并建立相关的推理规则对其进行推理，这就实现了基于本体论的推理引擎。
基于本体论的推理引擎的结构框图如图2所示[5]。
图2 基于本体论推理引擎的结构3.2.3 两者的比较如果将推理机制与计算机编程语言做下类比，那么基于规则的推理引擎就相当于面向过程的编程方式，其推理过程通过对推理规则进行逐一匹配来完成；而基于本体论的推理引擎则相当于面向对象的编程方式，其推理过程是根据推理对象确定所使用的推理规则，根据确定出的推理规则进行推理，这样就大大缩小了需要匹配的推理规则的查找范围，即只需对推理对象所对应的推理规则进行匹配操作就可以了，这样也大大提高了推理引擎的效率。
此外，基于本体论的推理引擎具有更好的可扩展性，只需添加新的本体描述和其对应的推理规则即可对新的本体进行推理，而基于规则的推理引擎则需要修改所有相关的推理规则。
另外，基于本体论的推理引擎具有更高的安全性。
不会因为推理规则的混乱得到意想不到的推理结果。
综合以上各点原因，应用系统采用基于本体论的推理机制。
3.3 自动控制技术通过使用自动控制技术，应用环境能够利用推理结果自动改变自身状态，从而体现智能性。
自动控制行为是通过反馈控制系统来实现的，传感器将收集上来的各种上下文信息不断反馈给推理引擎处理，环境中的各种智能设备则接收推理引擎推理输出的结果并将其作为控制指令来改变自身的状态，而当智能环境中的上下文信息改变之后，推理引擎的输出结果也会相应的发生改变，直到环境中的状态达到稳定为止。
4.智能远程电子健康系统下面介绍一下利用上下文感知技术实现的一个智能环境应用场景。
4.1 概述电子健康（E-health）是国际上的一个新概念,已在发达国家酝酿多年，并带动了一系列新技术、新产品和新服务项目的开发，并且已经开始惠及广大人群。
电子健康系统是现代信息通讯技术与数字化医疗保健技术的结合。
现代化数字医疗装备是实现电子健康的基础，而“医院信息化”的最重要内容，是将现代信息技术与数字化医疗设备应用于整个医疗过程，能够在不同地域、不同科室的医务工作者之间，医务人员与病人之间进行通畅的交流与共享，从技术上保证救治合理，保障医患双方权益的平台。
传统的电子健康系统完全依靠人来操作，智能化程度很低，而且作用范围很小。
通过将现有的电子健康系统与远程通信技术相结合，可以实现电子健康系统的远程化，即远程电子健康系统。
目前远程电子健康系统的研究开发工作已经相当成熟，在很多国家都有应用的先例，但在将电子健康系统与上下文感知技术相结合的智能电子健康系统方面的研究还比较少，本文介绍的智能远程电子健康系统就是将电子健康系统与上下文感知技术和远程通信技术相结合的成果。
4.2 功能介绍下面对系统的主要功能进行介绍。
4.2.1 健康监测功能病人身上安装有若干传感器，会以固定频率实时采集病人的身体数据，如脉搏、血压、体温、呼吸等，并将这些身体数据通过无线通信网络立即发送给系统数据处理中心即推理引擎，推理引擎对这些身体数据进行分析推理，根据正常的身体数据值推断出病人当前的健康状况。
健康状况按照轻重缓急程度可分为正常、异常和危急。
按照这样的分类，正常情况下系统不需要采取什么操作，继续检测即可；如若检测出异常情况，系统会通过铃声或是语音提示等方式来对病人进行提醒；若是紧急状况，系统会自动呼叫医院，医院便会立即出动救护车前来抢救。
4.2.2 远程医疗功能如果病人感觉身体不适可以通过系统随时呼叫医院侧的电子医生，电子医生会通过网络摄像头采集病人的身体上下文信息并参照病人的病史上下文信息对病人的病情进行推断，并可以实时开出电子处方。
为防万一，系统会将开好的电子处方显示给医生看并向医生进行解释，医生确认后医院便会将药送到病人的家中并告知如何服用。
这样病人就可以很方便的在家中享受到远程医疗服务，这个功能很适用于那些行动不便的病人。
既然是电子健康系统，系统内所有与病人相关的资料信息都要实现电子化，包括病人的个人资料、以往病历、医生开的处方、病人的治疗情况信息等，这些资料都保存在医院侧的病人档案数据库里，可供随时调阅。
4.2.3 生活便利服务除了医疗服务之外，系统还为病人提供了一些生活便利方面的服务，帮助病人完成一些生活琐事。
这些便利服务主要有以下几个方面：a) 自动控制功能系统可以使用上下文感知技术自动控制屋内设备的状态，使其根据环境上下文信息自动改变自身状态，从而体现出智能性。